보호계전시스템은 전력계통 운영 상태를 감시하여 전기 사고시 고장부분을 분리함으로써 전력공급 신뢰성 제고 및 고장파급 억제 기능을 수행한다. 스마트그리드는 신재생에너지원을 포함한 다양한 분산전원을 구비하고 있어, 전기 고장시 이들 분산전원으로부터 고장전류가 고장점으로 유입된다. 앞으로 보급 확산이 예상되는 소규모 스마트 그리드 구성 및 운전 형태별 고장전류를 해석하고 이를 이용하여 실현 가능한 스마트그리드 보호계전시스템의 구현 및 이의 동작 설정 값을 계산한다. 아울러 스마트그리드에 발생한 고장전류 크기 및 분포에 관련한 보호계전시스템의 적정성을 조사 및 분석한다.
스마트그리드가 출현함에 따라 향후 배전계통에 태양광, 풍력, 연료전지, 전력저장장치, 전기자동차(V2G) 등의 분산전원의 연계는 급속도록 증가할 것이며 더불어 배전계통은 더욱 더 복잡하게 될 것이다. 이로 인해 발생하는 가장 큰 문제는 계통의 전압변동 문제이다. 복잡한 전압변동 문제를 해결하지 못하면 스마트그리드 계통의 전력품질과 안정도에 악영향을 끼칠 것이다. 스마트그리드 계통 하에서 분산전원의 위치는 변전소 근처 전원단부터 부하 말단까지 전원사업자의 필요에 따라 설치하게 될 것으로 지금까지의 전압변동, 조류계산 등의 모델링 방법으로는 해결하지 못하는 문제가 발생하게 될 것이다. 이 논문에서는 분산전원 배전계통 연계 용량 확대를 위해 실 선로의 실시간 전압 측정값을 이용한 분산전원 연계 스마트그리드 계통의 통합 전압관리안정화 방법에 대해 제안하고자 한다.
In this paper, we propose a new scheduling strategy for dynamic programming in Grid environment. The key idea of this scheme is to reduce the execution time of a job by dividing the dynamic table based on the locality of table and allocating jobs to nodes which minimize network latency. This scheme obtains optimal concurrency by constructing the dynamic table using a distributed top down method. Through simulation, we show that the proposed Grid strategy improves the performance of Grid environment compared to previous branch-bound strategies.
GRID environments have been developed in distributed heterogeneous computing infrastructure for advanced science and engineering Therefore efficient scheduling algorithms for allocating user job to resources in the GRID environment are required. Many scheduling algorithms have been proposed, but these algorithms are not suitable for the GRID environment. That is the previous scheduling algorithm does not consider network bandwidth between multiple resources. In this paper, we propose a new scheduling algorithm for Global GRID environment and show that our algorithm has better performance than other scheduling algorithms through extensive simulation.
Proceedings of the Korean Information Science Society Conference
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한국정보과학회 2004년도 가을 학술발표논문집 Vol.31 No.2 (3)
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pp.592-594
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2004
그리드(Grid)[1] 환경은 분산되어 있는 고성능 컴퓨팅 자원과 방대한 데이터를 네트워크로 상호 연동하여 지역적으로 분산되어있다는 제약을 받지 않고 효과적으로 활용할 수 있는 환경으로 최근에 많은 연구가 이루어지고 있다. 이러한 그리드 기술은 고성능 및 대용량의 계산 능력을 필요로 하는 과학 및 공학 응용 연구와, 상호 협력 작업을 가능하게 하는 협업 환경을 가능하게 해준다. 따라서 그리드 기술을 기반으로 분산된 자원을 사용자가 쉴게 사용할 수 있도록 해주는 문제해결환경(PSE Problem Solving Environment)에 대한 개발이 요구되고 있다. 이 논문은 현존하는 PSE의 기능을 분석하고, NT응용에서 사용 할 수 있는 포탈을 구축하고 활용하는 과정에서 실제 그리드 환경을 제공하는 서버측의 내용을 기술하였다.
Jo, Ji-Hun;Kim, Jun-Sang;Lee, Won-Joo;Jeon, Chang-Ho
Proceedings of the Korean Information Science Society Conference
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한국정보과학회 2007년도 한국컴퓨터종합학술대회논문집 Vol.34 No.1 (B)
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pp.493-496
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2007
그리드 컴퓨팅은 방대한 데이터 저장 공간과 고성능 연산능력을 요구하는 작업에 적합하다. 동적계획법(dynamic programming)은 방대한 크기의 동적 테이블(dynamic table)을 구성하여 최적해(optimal solution)을 찾기 때문에 그리드에서 수행하기에 적합한 작업이다. 본 논문에서는 동적 테이블을 구성하고 분산 배치하는 할당 정책을 제안한다. 그리고 동적계획법 기반의 어플리케이션을 그리드에서 효율적으로 수행할 수 있는 그리드 시스템 구조를 제안한다.
The use of medical imaging in hospitals is being gradually increased as it is of utmost importance in treatment and diagnosis of patients. With the drastic increase of the usage of medical imaging in hospitals per day necessitates more speedy and accurate systems for precise diagnosis and the treatment. Hence the modality and development of network infrastructure are also need to be improved day by day and this trend may be continued. Thus there is a great need improvement of PACS concerned. In this paper, by using the computational grid technology, we design a medical image storage system that improve the compression speed, and implement a prototype as a part of PACS. We also demonstrate the performance improvement from experimental results of the prototype.
Proceedings of the Korean Information Science Society Conference
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한국정보과학회 2005년도 한국컴퓨터종합학술대회 논문집 Vol.32 No.1 (A)
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pp.43-45
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2005
그리드 어플리케이션을 분산, 병렬 환경에서 효과적으로 만들기 위해, 그리드 포탈시스템인 Workflow based grid portal for problem Solving Environment(WISE)를 개발해왔다. WISE는 Globus Toolkit 2를 기반으로 그리드 워크플로우 기술을 사용하여 사용자가 좀 더 쉽게 그리드 어플리케이션을 프로그래밍 할 수 있는 환경을 제공한다. 그러나 현재 그리드 기술은 서비스 기반 구조(Open Grid Service Architecture)로 변화하고 있고 WISE도 기술적 흐름에 따라 그것을 충족시킬 수 있도록 변화해야 한다. 그래서 서비스 기반 구조에 대응할 수 있는 워크플로우 엔진을 새로 설계하여 WISE에 적용하고자 한다. 새로 설계한 시스템은 Service Oriented Workflow System on Grid(SOWS-G)이다. 이것은 계산량이 많은 문제에 대해 효과적으로 분산, 병렬 실행을 가능하게 하고, 다양한 워크플로우 패턴을 지원하며, 웹 서비스를 이용할 수 있도록 설계하였다. 이 논문에서는 SOWS-G를 서비스 기반 그리드 환경을 지원하는 Globus Toolkit 3를 이용하여 설계한 구조를 살펴보고 웹서비스를 이용할 수 있도록 추가된 기능들에 대해서 설명하고자한다.
Proceedings of the Korean Information Science Society Conference
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한국정보과학회 2007년도 한국컴퓨터종합학술대회논문집 Vol.34 No.1 (D)
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pp.261-266
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2007
그리드 컴퓨팅은 이질적인 환경에서 자원 공유를 가능하게 함으로써 작업을 효율적으로 수행할 수 있는 환경을 제공한다. 현재 그리드 컴퓨팅의 환경은 유선 그리드 환경에 모바일 장치들을 통합하는 무선 그리드와, 사용자의 이동성을 고려한 모바일 그리드 환경으로 진화하고 있다. 모바일 장치는 성능 면에서 비약적으로 증가하고 있고, 최근 몇 년 사이에 사용자도 많이 늘어났다. 따라서 본 논문에서는 모바일 그리드 환경에서 모바일 장치를 자원으로 이용하기 위하여 모바일 장치의 특성을 고려한 결함 포용적 자원 선택 알고리즘을 제안한다. 이 알고리즘은 1) 모바일 장치의 배터리 잔류량 정보, 이동성 정보, 장치의 성능 정보를 고려하여, 2) 모바일 장치들의 순위를 계산하고 k개의 그룹으로 분류한 뒤, 3) 작업을 할당할 때 결함 포용을 고려하여 최상위 그룹과 차상위 그룹에 동시에 작업을 분배한다. 모바일 장치의 순위를 매기고 그룹화하는 과정은 모바일 장치의 동적인 특성을 고려하여 작업이 요청될 때마다 수행하도록 한다.
Grid computing has been appeared for solving large-scaled data which are not solved by a single computer. Grid computing is a new generation platform which connects geographically distributed heterogeneous resources. However, gathering heterogeneous distributed resources produces many difficult problems. Especially. to assure resource reliability is one of the most critical problems. So, we propose a grid resource scheduling model using grid resource reliability measurement. We evaluate resource reliability based on resource status data and apply it to the grid scheduling model in DEVSJAVA modeling and simulation. This paper evaluates parameters such as resource utilization, job loss and average turn-around time and estimates experiment results of our model in comparison with those of existing scheduling models such as a random scheduling model and a round-robin scheduling model. These experiment results showed that the resource reliability measurement scheduling model provides efficient resource allocation and stable Job processing in comparison with a random scheduling model and a round-robin scheduling model.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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